package cn.wangjie.spark.operations.pair

import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

/**
 * PairRDDFunctions类中函数
 */
object SparkPairTest {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
		
		// 构建SparkContext上下文实例对象
		val sc: SparkContext = {
			// 1.a 创建SparkConf对象，设置应用属性，比如应用名称和运行模式
			val sparkConf = new SparkConf()
				.setAppName(this.getClass.getSimpleName.stripSuffix("$"))
				.setMaster("local[2]")
			// 1.b 创建实例对象
			SparkContext.getOrCreate(sparkConf)
		}
		
		// 从本地文件系统读取数据
		val inputRDD: RDD[String] = sc.textFile("datas/wordcount/wordcount.data")
		
		val resultRDD: RDD[(String, Int)] = inputRDD
			// 过滤不合格的数据
			.filter(line => null != line && line.trim.length > 0)
			// 每行数据分割为单词
			.flatMap(line => line.trim.split("\\s+"))
			// 每个单词出现一次
			.mapPartitions{iter => iter.map(word => (word, 1))}
			.reduceByKey((tmp, item) => tmp + item)
		
		// TODO： 获取所有Key
		val keysRDD = resultRDD.keys
		keysRDD.collect().foreach(println)
		
		// TODO: 获取所有Value
		val valuesRDD = resultRDD.values
		valuesRDD.collect().foreach(println)
		
		// TODO：对RDD中Value值进行转换
		// 表示对RDD中Value进行转换操作， def mapValues[U](f: V => U): RDD[(K, U)]
		val restRDD: RDD[(String, Int)] = resultRDD.mapValues(value => value * value)
		restRDD.collect().foreach(println)
		
		
		Thread.sleep(100000000)
		
		// 应用结束，关闭资源
		sc.stop()
	}
	
}
